Akceptacja niejednoznaczności i wartości odstających w świecie VUCA

My, a zwłaszcza osoby pracujące w sektorze ochrony zdrowia, musimy położyć kres nieustannym próbom normalizacji wszystkich danych, aby pasowały do ładnego rozkładu dzwonowego, który naszym zdaniem tak właśnie działa na świecie. Czasami tak jest, ale czasami nie. Musimy zrozumieć słowa „To zależy”.

Dwie dekady temu byłem posiadaczem czarnego pasa Six Sigma, głęboko zanurzonym w zastosowaniach statystycznej kontroli jakości w opiece zdrowotnej. Nasze wysiłki koncentrowały się przede wszystkim na procesie , a zatem sposób na poprawę wyników zależał wyłącznie od optymalizacji procesów opieki . Nasza praca była zorganizowana wokół koła „DMAIC”:

Zdefiniowalibyśmy problem i proces, aby go usprawnić, zmierzylibyśmy proces, przeanalizowali go, podjęli działania w celu jego usprawnienia , a następnie upewnili się, że możemy go kontrolować . Kontrola miałaby formę specjalistycznych wykresów , które pokazywałyby zmienność naszych pomiarów, takich jak ten , który przedstawia czas oczekiwania pacjenta w porównaniu z czasem wizyty:

W każdym procesie występowałaby zmienność, podzielona na zwykłą, losową zmienność o wspólnej przyczynie (taką jak ruch punktów danych w tle w górę i w dół wokół linii środkowej) oraz zmienność o specjalnej przyczynie (jak punkty w ramce). Voilà ! Mistrzowskie! Potrzebny był wykres, żeby pokazać, że czas oczekiwania pacjentów wydłużył się w porze lunchu!

Nie chcę być zbyt sarkastyczny. W wielu przypadkach statystyczna kontrola procesów doprowadziła do znaczącej poprawy opieki nad pacjentem. Na przykład, udało nam się skrócić czas dotarcia pacjenta z bólem w klatce piersiowej spowodowanym zablokowaniem tętnicy wieńcowej do pracowni cewnikowania serca z 2 godzin do 32 minut. Problem pojawił się, gdy uznaliśmy, że w ten sposób można wszystko usprawnić.

Po tym sukcesie w leczeniu zatoru wieńcowego, postanowiliśmy zastosować te same techniki, aby skrócić czas od nieprawidłowej mammografii do biopsji. Na początku czas ten mierzono w tygodniach ! Wyobraźcie sobie stres, jaki odczuwała pacjentka! Udało nam się skrócić go do 4 dni… ale ten wysiłek zniszczył wszystko inne w dziale patologii, ponieważ nie mieliśmy infrastruktury wspierającej ten proces. Ponad pół wieku temu Avedis Donabedian zrozumiał, że wynik zależy od delikatnego balansu między procesem a strukturą :

Struktura wspierająca proces to coś więcej niż cegły, zaprawa murarska i maszyny. Obejmuje ona kapitał intelektualny profesjonalistów opiekujących się pacjentem, oczekiwania i stan emocjonalny pacjenta, strukturę rodziny, a nawet klimat! To błędne przekonanie, że importowanie „najlepszych” praktyk będzie odpowiedzią. „Najlepsze praktyki” Mayo Clinic działają dzięki interakcjom wszystkich tych elementów. Działają dobrze w Mayo Clinic, ale mogą, a często nie działają, w innych miejscach. W rzeczywistości nawet Mayo Clinic zdaje sobie sprawę, że niuanse różnych potrzeb społeczności muszą zmieniać ich procesy opieki . Należy wykorzystać umiejętności krytycznego myślenia, aby odkryć „najlepsze praktyki” dla unikalnej struktury pacjentów, profesjonalistów i systemu dla każdej lokalizacji.

Mamy empiryczne dowody na to, że jest to skuteczne podejście. W 1990 roku Marian Zeitlin, Hossein Ghassemi i Mohamed Mansour opublikowali książkę „Positive Deviance in Child Nutrition”. Rok później Zeitlin opublikował artykuł w czasopiśmie naukowym na ten sam temat. Zarówno książka, jak i artykuł w czasopiśmie naukowym wskazują, że w krajach ubogich niektóre dzieci zdawały się rozwijać (Positive Deviants), podczas gdy inne w tej samej sytuacji nie. Autorzy odkryli, że proste, czasami pomijane czynniki, takie jak suplementacja lokalnie dostępną, nietradycyjną, ale wysokiej jakości żywnością, interakcje społeczne i pochwały, odegrały fundamentalną rolę w osiągnięciu sukcesu.

Identyfikując te Pozytywne Dewiacje i rozumiejąc, co je wyróżnia, można było zastosować te różnice w całej populacji, ze znaczną poprawą. Co ważne, różnice te miałyby zastosowanie tylko do jednostek w tym samym mikrośrodowisku. To właśnie interakcja systemu i agentów, tak kluczowa dla działania Złożonego Systemu Adaptacyjnego, przyniosła sukces.

Pracując w tym samym czasie w Wietnamie, Jerry i Monique Sternin wdrożyli tę metodologię Pozytywnych Dewiacji z równie imponującymi rezultatami. Co jeszcze bardziej godne uwagi, przenieśli technikę identyfikacji Pozytywnych Dewiacji poza badania nad żywieniem na skuteczną redukcję liczby okaleczania żeńskich narządów płciowych w Egipcie.

Ci badacze nie „importowali najlepszych praktyk” z zewnątrz, lecz pracowali nad „wzmocnieniem tego, co pozytywne” w swoim specyficznym środowisku. Używając języka nauki o złożoności, wzmacniali pozytywne atraktory i tłumili negatywne ! Osiągali to, działając od wewnątrz. Jak zacytowano Jerry'ego Sternina w artykule FastCompany z 2010 roku :

Być może, mówi Jerry Sternin, problem nie leży w zewnętrznych ekspertach ani w firmie. „Tradycyjny model zmiany społecznej i organizacyjnej nie działa”, mówi 62-letni Sternin. „Nigdy nie działał. Nie można wprowadzić trwałych rozwiązań z zewnątrz”. Być może problem leży w całym modelu, który określa, jak zmiana może faktycznie nastąpić. Być może problem polega na tym, że nie można importować zmiany z zewnątrz. Zamiast tego należy znaleźć małe, skuteczne, ale „odbiegające od normy” praktyki, które już działają w organizacji i je wzmocnić. Być może, a może właśnie, odpowiedź już istnieje w organizacji — a zmiana przychodzi, gdy ją znajdziesz.

Takie podejście zostało zastosowane w wielu badaniach, które wykazały znaczną redukcję zakażeń szpitalnych MRSA (gronkowcem złocistym opornym na metycylinę). Można by pomyśleć, że taka metodologia szybko się rozpowszechni, ponieważ wydaje się tak racjonalna i ma udokumentowaną skuteczność. Rozprzestrzeniła się, choć w ograniczonych, ale niezwykle skutecznych przypadkach.

W 1982 roku Fundacja Southcentral na Alasce przejęła od Indian Health Services odpowiedzialność za zarządzanie opieką zdrowotną dla 70 000 rdzennych mieszkańców Alaski i Ameryki w Anchorage Service Unit. Liderzy trafnie zrozumieli przesłanie Jerry'ego Sternina i w ciągu kolejnych dekad rozwinęli jedną z najbardziej udanych organizacji opieki zdrowotnej w Ameryce Północnej, a nawet na świecie. Ich System Opieki NUKA zdobył nie jedną, ale dwie prestiżowe nagrody Baldrige Award za jakość . Wizjonerscy liderzy zrozumieli, że w dużej mierze opieka zdrowotna i system opieki zdrowotnej to złożony, adaptacyjny system , który reaguje na zmieniające się, a nie narzucane porządki.

Fundacja Southcentral przyjęła to samo podejście, co szwedzki system opieki zdrowotnej Jönköping . Pod kierownictwem Görana Hendriksa (nie lekarza, ale trenera koszykówki światowej klasy) system opieki zdrowotnej Jönköping rozwinął prawdziwą organizację edukacyjną, skoncentrowaną na wysokiej jakości opiece zdrowotnej.

Można by oczekiwać, że konkretne, obiektywne doświadczenia tych osób i organizacji rozpaliłyby entuzjazm dla powielenia ich wyników. Niestety, tak się nie stało. Sprawdź poniższe wyniki wyszukiwania w Google Trends dla haseł „Positive Deviance” i „Best Practice”:

Należy zauważyć, że dolna niebieska linia (reprezentująca „pozytywne odchylenie”) jest mało zauważalna w porównaniu z czerwoną linią (reprezentującą „najlepsze praktyki”) w wyszukiwaniach dotyczących hasła „zdrowie” na całym świecie od 2004 r. do chwili obecnej.

Jeszcze bardziej zadziwiające jest to samo ograniczenie wyszukiwania do zapytań ze Stanów Zjednoczonych:

Dlaczego tak się dzieje? Może być wiele prawdopodobnych przyczyn, ale ta, która nasuwa się na myśl, wiąże się ze sposobem, w jaki współczesna medycyna nie toleruje niejednoznaczności i obserwacji odstających . Zrozumienie tych elementów jest trudne. Wymaga dogłębnej analizy problemu i danych. Zamiast jednoznacznego i jednoznacznego „tak” lub „nie”, poprawna odpowiedź może brzmieć „To zależy”. Czasami odpowiedź może brzmieć tak, a czasami nie, w zależności od warunków.

Kluczowe jest zrozumienie różnicy między problemami prostymi, jedynie skomplikowanymi, prawdziwie złożonymi i chaotycznymi . Wszystkie te elementy mogą występować, a czasem nawet być ze sobą zmieszane! Pełne omówienie różnic i podejścia wykracza poza zakres niniejszego eseju, ale odsyłam czytelnika do książki „ A Leader's Framework for Decision Making” autorstwa Davida Snowdena i Mary Boone w „Harvard Business Review” . Nawet obejrzenie trzyminutowego filmu na ten temat pozwoliłoby na zrozumienie tematu.

Niestety, najwygodniejszym rozwiązaniem byłoby założenie, że wszystko jest proste, zlecanie krytycznego myślenia na zewnątrz i poleganie na protokołach. Protokoły ignorują jednostkę, a traktują całe stado. Niepowiązane przypadki można wtedy zignorować.

Protokoły dają poczucie bezpieczeństwa . Jeśli ktoś robi to, co większość jego kolegów, łatwiej jest się ukryć w razie negatywnego rezultatu. Być może jest to oczekiwane działanie. Daniel Kahneman otrzymał w 2002 roku Nagrodę Nobla w dziedzinie ekonomii, wspólnie z Vernonem Smithem, za swoją przełomową pracę z Amosem Tverskym na temat teorii perspektywy. Większość ludzi wykazuje awersję do ryzyka. Strata 100 dolarów wywołuje większe rozczarowanie niż satysfakcja z wygrania 100 dolarów.

Ponadto, próba wykroczenia poza protokoły i zapewnienia optymalnej opieki poszczególnym pacjentom wymaga więcej pracy i energii emocjonalnej. Wymaga to czasu, a czas jest towarem deficytowym dla większości lekarzy. Wzrost wypalenia zawodowego lekarzy jest skorelowany z wydłużeniem czasu poświęcanego na opiekę niezwiązaną z pacjentem , taką jak wypełnianie formularzy i uzupełnianie niezwykle ważnej Elektronicznej Dokumentacji Medycznej.

Usprawiedliwianie odstępstwa od protokołu to kolejny ciężar i może mieć dalekosiężne konsekwencje dla zatrudnienia. Oglądanie powtórek serialu "Dr House" jest słodko-gorzkie. Postać grana przez Hugh Laurie, „wykorzystując zespół znakomitych lekarzy i swój spryt, aspołeczny, nonszalancki lekarz specjalizujący się w diagnostyce medycznej robi wszystko, co w jego mocy, by rozwiązać zagadkowe przypadki, które stają mu na drodze”, nie przetrwałaby tygodnia w dzisiejszym świecie korporacyjnej medycyny. Nie ma znaczenia fakt, że rozwiązują problem. Rozwiązanie jest drugorzędne; proces jest pierwszorzędny.

Prawie 20 lat temu Abraham Verghese opisał niepokojącą obserwację: Szok kulturowy – Pacjent jako ikona, ikona jako pacjent . Prawdziwym celem uwagi lekarza było sporządzanie dokumentacji medycznej. Sam pacjent jako istota ludzka był stosunkowo mało ważny. Ta przerażająca rzeczywistość wydaje się tylko nasilać . Pacjentom się to nie podoba. Lekarzom się to nie podoba. Ale tym, którzy obecnie kontrolują medycynę, administratorom, wydaje się to bardzo podobać.

Niepokojącym przedłużeniem tego sposobu myślenia jest to, że niektórzy przewidują, iż sztuczna inteligencja zastąpi lub przynajmniej znacząco usprawni pracę lekarzy . Z pewnością sztuczna inteligencja rokuje nadzieje na rozpoznawanie wzorców w radiologii i patologii . Jednak rosnący wzrost wykorzystania sztucznej inteligencji przez lekarzy może być również przejawem niechęci do podejmowania ryzyka. Może to być złowieszcze, ponieważ wciąż istnieją poważne wątpliwości, czy można zaufać sztucznej inteligencji w podejmowaniu etycznych decyzji bez nadzoru człowieka . Jeszcze bardziej niepokojące jest celowe kłamanie przez niektóre platformy sztucznej inteligencji. Czy możliwe, że sztuczna inteligencja nauczyła się „udawać”, jeśli nie zna odpowiedzi?

Nawet w najlepszym przypadku protokoły i plany opracowane przez sztuczną inteligencję niosą ze sobą zagrożenie . Ścisłe przestrzeganie tych protokołów i planów pozbawi przynajmniej niektórych pacjentów optymalnej opieki. Istnieją przypadki odstające (pozytywne i negatywne) w reakcji na wszystkie leki i metody leczenia. Jeśli głównym obowiązkiem lekarza jest dobro stada i populacji, a nie jednostki, ignorowanie potrzeb tych odstających jest po prostu bagatelizowane jako „straty uboczne” dla „większego dobra”. Wystarczy spojrzeć na doświadczenia związane z pandemią COVID-19, aby dostrzec ogromną szkodę wyrządzoną w takich okolicznościach.

Nie znaleźliśmy się tu z dnia na dzień. Geneza tego zjawiska sięga 25 lat temu, pod eufemizmem „opłacalnej” opieki. Być może była ona opłacalna, ale równie dobrze mogła oznaczać, że lekarz nie szukał alternatywy z wystarczającą starannością i zainteresowaniem. Na przykład, badania farmakogenetyczne są dostępne od lat i mogą potwierdzić, że lek i dawka są dobierane prawidłowo dla poszczególnych pacjentów . Jednak wykorzystanie tych badań jest ograniczone, głównie z powodu wątpliwości co do opłacalności i braku edukacji ze strony lekarzy przepisujących leki.

W erze poprzedzającej pandemię COVID-19 nastąpił zwrot w kierunku tzw. „medycyny precyzyjnej”, w której uznano, że optymalna opieka często wymagała zindywidualizowanych planów leczenia. Medycyna precyzyjna została skutecznie zniesiona wraz z masową standaryzacją i obowiązkami wprowadzonymi w czasie pandemii COVID-19. Pozostaje pytanie, czy zostanie wskrzeszona.

Ponadto, w przypadku ścisłego przestrzegania protokołu opartego na wcześniejszych osiągnięciach lub schematu sztucznej inteligencji opracowanego na podstawie zestawu treningowego, pozytywne odchylenia pozostają niezauważone. Postęp ogranicza się do tego, co sprawdziło się w przeszłości, a innowacyjność jest tłumiona.

Lekarze, pielęgniarki i wszyscy pracownicy służby zdrowia płacą wysoką cenę za outsourcing krytycznego myślenia. Jest ona jednak bledsza w porównaniu z ceną płaconą przez samych pacjentów. Jeśli zorganizowana medycyna nie może lub nie chce wdrożyć konstruktywnej adaptacji i odrzucić dotychczasowego przestrzegania zasad pozornie stworzonych z myślą o korzyściach dla wielkich koncernów farmaceutycznych lub innych zewnętrznych interesariuszy w relacji lekarz-pacjent, społeczeństwo i jednostki muszą przejąć kontrolę nad własnym losem i wywrzeć presję niezbędną do poprawy.

Zmienność, niejednoznaczność i odchylenia od normy to nie rzeczy, których należy unikać. Są one kluczem do innowacji i optymalnej opieki klinicznej :

W wielu aspektach naszej działalności pewien stopień zmienności, w tym zmienność pomiarów, jest nieunikniony. Oprócz zmienności pomiarów, mamy zmienność doświadczenia chirurgów, zmienność fizjologii pacjentów, zmienność reakcji zapalnej itd. Choćbyśmy sobie tego nie życzyli, musimy zrozumieć zmienność i nie uważać, że jedynym rozwiązaniem jest jej redukcja. Nasze podejście nie powinno polegać na budowaniu systemu tak solidnego, że nigdy nie zawiedzie, lecz na zbudowaniu systemu wystarczająco odpornego, aby wcześnie rozpoznać awarię i podjąć niezbędne kroki w celu skorygowania kursu.

Podobnie jak liderzy w biznesie , osoby pracujące w medycynie akademickiej i klinicznej muszą traktować zmienność, niejednoznaczność i wyjątki jako szanse , a nie ignorować ich lub uparcie domagać się ich neutralizacji

Krótko mówiąc, medycyna musi nauczyć się funkcjonować w świecie VUCA (zmienności, niepewności, złożoności i niejednoznaczności), tak jak zrobił to biznes . Uznanie wagi tego zjawiska zaczyna być dostrzegane , ale musi być ono szerzej rozpowszechniane i uwzględniane w kompetencjach klinicznych na każdym etapie kształcenia pracowników służby zdrowia. Dopiero wtedy pracownicy służby zdrowia przestaną próbować minimalizować zmienność i niejednoznaczność. Nie możemy ich po prostu ignorować i udawać, że nie istnieją. Musimy dostrzec w nich potencjalne możliwości, jakie stwarzają.

Wyobraźcie sobie, co by było, gdyby liderzy zdrowia publicznego, medycyny akademickiej i organizacji medycznych zrozumieli te koncepcje w mrocznych dniach Wielkiej Katastrofy COVID-19. Niestety, nie zrozumieli. Nawet teraz establishment medyczny nie zdał sobie sprawy ze swojej głupoty, a społeczeństwo nadal płaci wysoką cenę za swoją świadomą ślepotę. Przykładem jest niedawny znakomity esej Davida Bella na temat Brownstone, pt. „ Amerykańska Akademia Pediatrii: Wydobywanie dzieci dla zysku”.

Ludzkość zasługuje na coś lepszego!